此示例显示如何使用GPU的MATLAB函数与GPUARRAYS运行。您可以使用GPU的属性使用gpuDevice函数。

gpuDevice

ans = CUDADevice属性:名称:“GeForce 1080 GTX公司”指数:1 ComputeCapability:“6.1”SupportsDouble: 1 Drive金宝apprVersion: 10.1000 ToolkitVersion: 10.1000 MaxThreadsPerBlock: 1024 MaxShmemPerBlock: 49152 MaxThreadBlockSize: [1024 1024 64] MaxGridSize: [2.1475 e + 09年65535 65535]SIMDWidth: 32 TotalMemory: 8.5899 e + 09 AvailableMemory:6.9012e+09 MultiprocessorCount: 20 ClockRateKHz: 1733500 ComputeMode: 'Default' GPUOverlapsTransfers: 1 KernelExecutionTimeout: 1 CanMapHostMemory: 1 Device金宝appSupported: 1 DeviceSelected: 1

创建一个行向量，重复从-15到15的值。要将其转移到GPU并创建gpuArray，请使用GPUArray.函数。

x = [-15：15 0 -15：15 0 -15：15];gpux = gpuarray（x）;谁是gpuX

名称大小字节类属性gpux 1x95 4 gpuarray

要使用GPUARRASTED，请使用启用任何GPU的MATLAB功能。MATLAB自动在GPU上运行计算。有关更多信息，请参阅在GPU上运行matlab函数．例如，使用组合诊断接头那EXPM.那国防部那圆形的那ABS.,Pliplr.．

GPUE = EXPM（DIAG（GPUX，-1））* EXPM（DIAG（GPUX，1））;gpum = mod（圆形（abs（abs（abs）），2）;gpuf = gpum + pliplr（gpum）;

绘制结果。

ImageC（GPUF）;Colormap（翻转（灰色））;

如果您需要从GPU转回数据，请使用收集．收集回CPU可能是昂贵的，并且通常没有必要，除非您需要使用不支持GPUARRAY的函数使用结果。金宝app

结果=聚集（GPUF）;谁是结果

名称大小字节类属性结果96x96 73728双倍

一般来说，如果你在CPU上运行代码，结果可能会有所不同，这是由于数值精度和GPU和CPU之间的算法差异。在CPU和GPU上的答案都是有效的浮点逼近的真实分析结果，在计算过程中受到了不同的舍入。在这个例子中，结果是整数和圆形的消除四舍五入错误。

此示例显示如何使用MATLAB函数和运营商使用Monte Carlo Integration方法来计算功能的积分。

定义样本的点数。函数域中的采样点，间隔[-1,1]在这两个Xy坐标，通过创建随机的点兰特函数。要直接在GPU上创建随机数组，请使用兰特功能并指定'gpuarray'．有关更多信息，请参阅在GPU上建立阵列．

n = 1 e6;x = 2 *兰德(n, 1,'gpuarray'）-1;y = 2 * rand（n，1，'gpuarray'）-1;

定义要集成的功能，并使用它上的蒙特卡罗集成公式。此功能近似于值 $$\pi$$通过对单位圆内的点进行采样。由于代码使用了gpuArrays上启用了GPU的函数和操作符，计算将自动在GPU上运行。您可以使用与MATLAB数组相同的语法执行二进制运算，例如按元素进行乘法。要了解更多关于启用gpu的功能，请参见在GPU上运行matlab函数．

f = x。^ 2 + y。^ 2 <= 1;结果= 4 * 1 / n * f'*（n，1，'gpuarray'）

结果= 3.1403.

这个例子展示了如何使用支持gpu的MATLAB函数来计算一个著名的数学结构:Mandelbrot集合。检查您的GPU使用gpuDevice函数。

定义参数。Mandelbrot算法迭代真实和虚部的网格。以下代码定义了迭代，网格大小和网格限制的数量。

最大= 500;gridsize = 1000;XLIM = [-0.748766713922161，-0.7487667077771757];ylim = [0.12364084894862,0.123640851045266];

你可以使用GPUArray.将数据传输到GPU并创建一个功能GPUArray.，也可以直接在GPU上创建阵列。GPUArray.提供可用于创建数据阵列的许多功能的GPU版本，例如Linspace.．有关更多信息，请参阅直接创建GPU阵列．

x = gpuarray.linspace（xlim（1），xlim（2），gridsize）;y = gpuarray.linspace（ylim（1），ylim（2），gridsize）;谁是Xy

Name Size Bytes Class Attributes x 1x1000 4 gpuArray y 1x1000 4 gpuArray

许多MATLAB功能支持GPUARRAYS。金宝app当您为所有支持GPU的函数提供GPUArray参数时，该函数在GPU上自动运行。有关更多信息，请参阅在GPU上运行matlab函数．为算法创建一个复杂的网格，并创建数组数数的结果。要在GPU上直接创建该阵列，请使用的函数,并指定'gpuarray'．

[Xgrid，Ygrid] = meshgrid（x，y）;z0 =复合物（Xgrid，Ygrid）;count = =（大小（z0），'gpuarray')；

下面的代码使用使能gpu的函数实现了Mandelbrot算法。因为代码使用了gpuArrays，所以计算发生在GPU上。

z = z0;为了n = 0：maxIterations z = z。* z + z0;内部= abs（z）<= 2;count =内部计数+;结束count = log（count）;

完成计算时，请绘制结果。

Imagesc (x,y,count) colormap([jet();flipud(jet());0 0 0]);轴从